27 août 2016

Vers une signature motrice de l'autisme: des modèles gestuels au cours d'un jeu sur tablette identifient les enfants "avec autisme"

Traduction: G.M.

Sci Rep. 2016 Aug 24;6:31107. doi: 10.1038/srep31107.

Toward the Autism Motor Signature: Gesture patterns during smart tablet gameplay identify children with autism

Author information

  • 1Jan Matejko Academy of Fine Arts, Kraków, Poland; Jagiellonian University, Krakow, Poland.
  • 2Harimata Sp. z.o.o., Kraków, Poland.
  • 3University of Strathclyde, Glasgow, UK.

Abstract

Autism is a developmental disorder evident from infancy. Yet, its clinical identification requires expert diagnostic training. New evidence indicates disruption to motor timing and integration may underpin the disorder, providing a potential new computational marker for its early identification. In this study, we employed smart tablet computers with touch-sensitive screens and embedded inertial movement sensors to record the movement kinematics and gesture forces made by 37 children 3-6 years old with autism and 45 age- and gender-matched children developing typically. Machine learning analysis of the children's motor patterns identified autism with up to 93% accuracy. Analysis revealed these patterns consisted of greater forces at contact and with a different distribution of forces within a gesture, and gesture kinematics were faster and larger, with more distal use of space. These data support the notion disruption to movement is core feature of autism, and demonstrate autism can be computationally assessed by fun, smart device gameplay. 
L'autisme est un trouble du développement manifeste de la petite enfance. Pourtant, son identification clinique nécessite la formation à l'expertise diagnostique. De nouvelles preuves indiquent une perturbation dans la planification et l'intégration motrice peuvent appuyer le trouble, en fournissant un nouveau marqueur informatique pour son identification précoce. Dans cette étude, nous avons utilisé les tablettes informatiques intelligentes avec des écrans tactiles et des capteurs de mouvement d'inertie intégrés pour enregistrer la cinématique du mouvement et la force des gestes de 37 enfants de 3 à 6 ans avec autisme et de 45 enfants appariés en âge et en sexe avec un développement typique. Une analyse d'apprentissage machine des schémas moteurs de l'enfant a identifié l'autisme avec une précision allant jusqu'à 93%. L'analyse a révélé que ces schémas consistent en de plus grandes forces de contact et avec une répartition différente des forces au sein d'un geste, et la cinématique du geste était plus rapide et plus grande, avec une utilisation plus distale de l'espace. Ces données supportent l'idée de la notion selon laquelle la perturbation du mouvement est une caractéristique de base de l'autisme, et démontrent que l'autisme peut être évaluée informatiquement grâce un dispositif de jeu intelligent et ludique.

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